20210826智能制造研讨会会议纪要会议纪要

会议主题：“智能制造研讨会”
时间：2021年08月26日 08:30-18:00
地点：佛山希尔顿酒店五楼东平10-11厅
出席人员：
姚正安 中山大学
王一举 粤港澳应用数学中心
赵淦森 华南师范大学
潘  嵘 中山大学
赵晓萌 广东省科技基础条件平台中心
黄  丹 广东省科学院
郝志峰 汕头大学
陈利军 高新兴创联科技有限公司
李辰潼 广东省科学院
王子缘 佛山能源
周永章 广东埃文低碳股份有限公司
吴泽驹 高德地图
黄  强 广东省交通集团
朱长江 华南理工大学
冯国灿 中山大学
中山大学、广州新华学院、华南理工大学、汕头大学、广东工业大学等相关单位人员与相关企业人员
2021年8月26日，由粤港澳国家应用数学中心主办、广东省数学会协办的智能制造研讨会在佛山希尔顿酒店五楼东平10-11厅召开，会议围绕智能制造项目的申报与应用以及相关产业发展和展望展开。
第一场报告由粤港澳应用数学中心主任姚正安作了智能制造项目的申请渠道和方式的报告，其中引用了习近平主席对于人工智能作为经济社会发展新动能的观点，介绍了科技部重点研发计划“数学与应用研究”重点专项相关背景、项目经费、专委会成员介绍，而后又补充了围绕重大应用和一线生产需求的重点四个研究方向。同时，姚正安主任还重点介绍拟优先支持的7个揭榜挂帅项目，并强调揭榜挂帅项目在申报上具有的便利性。接着，他又介绍了2020年省科技厅23项的项目名称与负责人情况，以及广东省重点领域研发计划“新一代人工智能”重大专项指南设置的三个专题与12个任务。最后，姚正安主任又介绍了国家自然科学基金指南引导类原创探索——面向复杂对象的人工智能理论基础研究项目、国家自然科学基金数学天元基金-琶洲实验室“数学与医疗健康交叉重点专项”、 工信部人工智能揭榜任务、由姚正安主任参与的深圳市科创委重点研究项目-“人工智能和应用数学的创新应用”、由姚正安教授主持的深圳市“承接‘图像融合识别与导向过程的数学理论和方法项目’的产业化应用研究”项目中的遥操机器人远程视觉系统优化与落地产业研究等项目的概况。最后，他展示了2022年度广州市重点研发计划重大科技专项广州国家新一代人工智能创新发展试验区人工智能社会实验揭榜挂帅项目榜单，并鼓励在座的各位专家学者努力争取、积极申报，同时也希望与各企业人才沟通交流，共同进步。
第二场报告是华南师范大学赵淦森副院长带来的“智能制造融入区块链技术后的新生态”的报告。赵淦森院长从计算机作诗为切入，谈到第四次工业革命即以智能化为特征的全新技术革命将深刻改变生产技术与生产组织方式，最终在未来将人机融合为发展趋势，但也揭示世界需要解决的四大挑战-信息及基础设施大爆炸、知识产生的新路径、数字资源为中心的经济体系、数字化生存的社会体系。通过云计算使信息基础设施化实现，数据思维则成为数字化生存的新方式，而大数据作为科学发现的新方法，能够扩展机器的认知边界，如机器人通过自然语言处理（NLP）能够习得语言能力成为人工智能，并能辅助人类走得更远。从这个角度来说，产业数字化与智能制造便作为适应和引领新的技术革命的重要抓手，从其中诞生了激活“信息”这一生产要素的数字化虚拟经济新赛道，并能够通过与传统产业融合培育新动能，也能够支撑综合治理能力和治理体系现代化探索数字化治理新方式。数字经济中融合传统产业的产业数字化对于智能制造提出了新要求，使我们关注到工业制造市场潜力巨大；数据这一生产要素未被充分利用；技术点问题有待突破等问题。而大数据与云计算技术的广泛为这些问题的解决带来了机遇。赵淦森院长将智能制造的困境分为“如何感知”、“如何处理”、“如何理解”、“如何决策”、“如何协作”这五大方面。而大数据为数据智能的发展提供了燃料，数据智能近些年由逻辑模型到数据模型的思路改变反映了其关注重点由追索因果关系的方法转为以探求相关关系的模型/数据。智能制造中的工业大数据体系包括资源体系、融合体系、产业体系和治理体系四种，其生命周期也分为设计、制造、交付、服务四个环节。而智能制造通过产品生命周期正向信息流和产品生命周期逆向信息流，将配置分析、故障数据分析、质量改进、状态数据分析、设计优化、产品创新分布在调研、制造、使用、回收阶段各流程中，通过数据的流动使产业数据化。同时，赵院长还简要介绍了智能制造中功能、生命周期。企业生产的三维透视、智能制造大数据的平台参考架构、智能制造中大数据的技术路线与技术参考架构。他还以宝钢为例，介绍了智能制造的终极目标-生产过程的确定性控制。而接着，他讲到工业区块链在智能制造中的应用，包括可以助力企业互信共享、实现柔性监管、融合构建联动性业务架构。他重点讲述了链接打造一体化能力与灵活定制信息化系统这两方面的运用。他也谈到，工业区区块链存在性能瓶颈、查询能力差、存储规模问题以及私隐保护难题等主要挑战。在最后，他为我们介绍了华南师范大学发展历程、学科平台、所获荣誉等基本情况。
第三场报告则是由中山大学潘嵘教授带来的“基于机器学习的带钢表面缺陷检测与工艺改造智能化方案”的报告，该报告用宝钢生产的钢铁表面缺陷引入，生动形象地展示了基于机器学习的工艺智能化方案如何直接作用于产业数字化的。潘嵘教授先为我们介绍了项目的政策背景、企业经营情况和两化融合的突出特点。而后进行了优化前现状分析，并指出工艺改造的主要目的是为了提高经济效益和产品质量，节能降耗。而通过智能数据分析的机器学习具有预测功能，在网络安全、生物信息学和搜索引擎方面都有非常重要的应用。他还举了AlphaGo击败李世石的例子，说明经过机器学习训练的人工智能可以达到超过人类行业经验水平的水准，接着用吃豆人的游戏引出机器学习中的“效用”函数。而后他介绍了基于机器学习的缺陷检测智能化方案和基于机器学习的工艺改造智能化方案。在缺陷检测中，以梯度提升决策树算法为核心分析出数据集中各个特征对钢铁产品缺陷的影响，以此来得到一种检测钢铁是否存在缺陷。该方法利用钢铁加工过程中的控制量和状态量数据，对这些数据特征采用梯度提升决策树的方法进行建模，并充分考虑到了加工过程中对钢材缺陷的影响，从而能更准确地检测出钢材是否存在缺陷。而后结合随机森林算法利用生产流程监测特征而不是生产结果影像进行缺陷检测，对后续工艺改进更有参考意义的同时也提高了检测效率并进一步提升了准确率。而在工艺改进上，利用贪心算法，分析出根据在实际钢铁冶炼的流程中得到的监测数据集中各个特征的最优取值区间以及特征先后调整的最优顺序，以此得到一种具有参考价值的工艺改进方案。这种方案的基本思路是核密度估计方法和用单指标F-score进行区间搜索方法，找到各个特征的最优取值区间以及特征先后调整的最优顺序。在此结果上进一步结合利用梯度提升决策树及神经网络模拟炼钢环境，并利用Q-learning强化学习算法与神经网络训练得到最优炼钢策略的方法，使得炼钢结果缺陷数减少，以此来得到一种具有参考价值的炼钢策略方案，提高炼钢的质量，提高炼钢的效益。实验结果以表格的形式在PPT中展示，最终取得了令人满意的结果。
在经过三场精彩的报告后，主持人王一举教授宣布茶歇20分钟，并于20分钟后由王其如教授主持接下来的会议。
在诸位参会者结束茶歇后，第四场报告由广东省科技基础条件平台中心的赵晓萌处长汇报航路规划大规模复杂动态图的数学建模及分布式计算项目进展。赵晓萌处长首先介绍了研究背景，航路规划是指在航班起飞前，基于航路网络、飞机性能、天气状况等数据，按照一定的轨迹从起飞机场到目标机场、备降机场规划一条最优的飞行路径（包括水平航路、高度、经过航路点），并测算航班所需总燃油量（时间、成本）及到达各航路节点所需燃油量（时间、成本）。同时还要考虑突发天气、航空管制、航空情报等复杂限制性因素。概括来讲，航路规划需要考虑的约束性因素包括：地理、航空服务、飞机、气象、政策、规则等，在多目标航路规划中，需要考虑多类约束、交叉关联，分析并构建局部扰动下的多层航路。本研究对标全球客户数最多的德国汉莎系统的Lido/Flight进行研究，并得到了科技部国家重点研发计划的立项资助。本项目研究内容模涵盖了模型建立、算法实现、工程集成到综合评价，需要解决多机型飞行动力学行为建模、大规模三维局部动态图模型两个科学问题，以及多目标航路规划算法与并行计算优化、多源数据融合与信息安全关键技术、系统综合评价方法与标准规范三个技术问题。为实现研究目标，本项目设置如下四个课题:飞行动力学行为与大规模复杂动态航路图模型研究，为课题二算法研究、课题三系统集成提供模型基础，为课题四模型测试分析提供模型用例；航路规划大规模复杂动态图算法研究 ，在课题一的基础上开展算法研究，为课题三系统集成提供算法模块，为课题四算法测试分析提供算法用例；多源航行情报与航空规则信息融合关键技术及系统集成研究，为其他课题研究提供数据资源和实验平台；航路规划系统综合评价体系研制与验证，为其他课题研究的验证优化提供科学依据和测试评价方法。 而后赵晓萌处长则简要讨论了研究进展：从技术开发的角度，经过反复调研需求，设计了最小化系统架构，包括基础数据库、对象的构建、实例的初始化、用户输入、并行计算任务、结果输出。每个计算任务中只用到航班实例和飞行空间实例，建立两个实例的过程则对应飞行动力学模型和随机扰动的局部动态图模型构建两个科学问题。其他模型，则聚合到飞行空间这个对象中。在该系统架构下，将各对象抽象化，包括飞机、机场、天气、高空风、地理信息等等，用多维常量、变量数据和多个函数来表征每一个对象。通过理论研究构建飞机实体并建立航班（飞行任务），暨大杜毅教授建立了四个特征方程，并研究了高空风温等因素，中山大学姚清河团队，基于科罗拉多州博尔德国家大气研究中心开展结合人工智能神经网络和CFD流场预测计算，以期基于神经网络预测平流层计算区域各点未来风速，并构建飞行区域的时变风场。而相对固定的限制性条件如地理信息、机场信息、航路信息的抽象化则整合了全球数字高程模型和部分导航数据，构建了一个基本的航路规划计算场景。对于临时性的通告和航空情报等，通过预留接口方式先按下不表。胡平和张赞波团队最近改良的dijkstra算法取得了一定成效，秦绪龙团队提供了测地线计算方法以及地球自转影响与边界层方程等理论支撑。在模拟测试方面，达到了良好的性能指标，同时经过测算能达到较大的预期效益。
第五场报告则由广东省科学院的黄丹老师为与会者讲述省科院的基本情况，他的题目是“建设国内一流研究机构，构建技术育成孵化体系，打造综合产业技术创新中心”。她第一部分介绍了省科院的定位，目标，发展历程，与“一院两制三体系四融合”的发展战略。“一院”即打造战略管理机关，建立符合省科学院特色的现代院所治理体系；“两制”则是旨在实现政产学研融合、互联互助共生的新型现代科研院所管理体制、市场化的技术育成转化和技术服务体制。“三体系” 是指打造广东省科学院产业技术创新生态系统，一是建设知识创造和转移体系。打造产业技术创新的高端平台、高端创新人才的集聚高地，建设国内一流研究机构；整合信息、情报、科技、专家资源，打造产业创新发展的高端智库；成立经营性国有资产监管和运营平台，规范经营性国有资产的监管、技术育成孵化、资本运营；建立知识产权保护和运营体系，激励创新、保障利益、促进成果转化。二是建设技术育成孵化体系。通过促进政策链、创新链、产业链、资金链的深度融合，建立市场为导向、企业为主体、技术经理（经纪）人运营、利益捆绑、利益共享的科技成果转化机制，打造产业技术孵化的组织载体、产业创新人才的培养基地。三是建设产业创新发展服务体系。创新与企业科技合作的体制机制，打造产业创新发展的服务枢纽。“四融合”则为促进产业链、创新链、资金链、政策链四链深度融合，将省院打造成我省创新发展的枢纽型高端平台。接着，黄丹老师介绍了省科院的组织架构。人才高地、创新板块、产业技术创新链、产业技术创新生态系统并介绍了各年度中国科技成果转化年度报告中省科院取得的优异成绩。第二部分，她介绍了智能制造所的历史沿革、组织架构、科研平台、区域服务机构和行业影响。紧接着，她详细介绍了研究所的发展定位与目标愿景，重点发展的技术有人工智能技术、机器人及智能装备技术、数字化制造技术、激光增材制造技术和装备可靠性技术等。而后，她介绍了制造所的为产业技术创新和企业的创新发展提供智库支撑，为政府的科技决策提供咨询的科技智库支撑服务；面向卫浴陶瓷产业的解决了劳动密集、人工检测精度低、可靠性差等问题，推动了卫浴陶瓷产业转型升级和创新发展的智能化生产线服务；包括可广泛应用于公共安全领域的三维可视化远程监控与预测性运维服务（精铟海工AI赋能系统、海工装备的数字孪生体和仿真系统、建筑设备远程故障预警与健康管理系统）；为大型装备及及大型构件复杂环境中维护等需求，解决了机器人在重载吸附作用下灵活转弯的技术难题，开发的爬壁机器人的装备服务；为制造业提供信息化、数字化、智能化升级转型服务，涵盖软硬件设计、咨询、开发、实施等数字工厂建设服务以及为省内外高端装备制造、智能机器人、精密仪器设备、家电等产业企业提供可靠性设计与分析、可靠性检验检测服务。最后，在人才培养方面，黄丹老师又介绍了智能制造所的人才培养、科普教育和“智+未来”研学实践教育等方面取得的斐然成果。
第六场报告也是上午的最后一场报告由汕头大学的郝志峰校长讲述数学类专业和课程赋能新工科的思考。他以新专业--数学的新工科“数据计算与应用”开设为切入点，他接着讨论了最新的图灵奖获得者Ullman对数学的误会：数学和统计学并不能直接解决领域的应用。但是，尽管应用程序和数学和统计学之间可能存在绕过计算以外的交互，但他认为这种交互很少会从应用层面产生什么实际的好处。接着，他谈到北大的数据科学与大数据技术专业没有设定出几套适合不同子方向的担忧，并接着围绕数学类专业和课程对于新工科赋能进行了思考。他借用图灵奖获得者Pearl的观点：数据科学是一个关乎数据与现实的二体问题，通过数据诠释现实并通过因果的双螺旋结构研究找到其中相关的台阶，并指出数据是一维的，而智能是高维的。接着，郝志峰校长谈到中国数学会数学教育分会成立构成了具有中国特色、分工明确、协作共进的全国性数学教育学术组织矩阵，并展望中国数学教育学科的发展未来可期。他接着引用习总书记、教育部高教司吴岩司长的报告，谈到加快新工科、新医科、新农科、新文科“四新”体系和新判断、新任务、新体系、新基建“四新”建设，推动紧缺人才培养和一流专业与课程建设。而后强调人才培养的“三质量一水平”，包括抓专业、抓课程、抓教材、抓技术这四大抓手。其中，课程是人才培养的牛鼻子，课程的质量首先要抓好内容体系，包括教学内容与课程体系。其次，要抓产教融合，创新课程建设模式和和教学组织形态。在如何演好“新工科建设连续剧”的思考中，吴岩再次深入定义“新工科”：新的工科专业+工科的新要求+深度交叉融合再出新。郝志峰校长在介绍完新工科的背景后，首先从专业和课程的角度出发，以未来学习对赋能的新要求开始汇报。2019年，华中科技大学101间智慧教室投入使用，包含交互讨论、远程互动、3D互动、VR教学、创新实践等十种类型，智慧教室带来了关于未来教学和未来学习的变革，未来学习时代是从教学环境的数字化转向教学过程的数据化。而未来学习的数学课程，则是针对实体对象的动态数字化“克隆体”，是与现实相对的“镜像世界”的数字孪生的过程，其技术核心为连接现实与虚拟世界的桥梁的仿真。华中科大的李培根教授谈到炙手可热的数字孪生诚然已成为智能制造以及其它相关领域的“现象级”技术。以一流本科教学为目标的未来教学，是包含教授与学习两个过程的。其真正的难点在于将问题导向的学习过程与学习效率的数据科学结合到课程与课堂之中。而将数学建模的教师教材与教法面对新工科的数学专业课程，则可以用在线开放课和课程思政等方式提升教学水平。第二部分，郝志峰校长则从课程与技术方面探讨了课程与教学内容的新变化，如大数据+人工智能背景下的大学数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、模型（运筹））等课程的改革和派生的相关专业建设。用北大数据科学与大数据技术专业作为前车之鉴，讨论课程改革的困难在于“因课找人”和“教材不适”。在教与学的专业、课程、课堂三个基本选题中专业改革、课程建设和课堂实践的关注点应在用“互联网+”推动、以“大数据”说话的通过信息技术介入学习过程改革核心课程群及课程，课程数据化通过“核心课程群+慕课”推动。适逢课程、教材与信息化不断融合的智能+时代，专业要调整、课程要改革、水课变金课；微课探索、慕课教学、翻转课堂等措施急需推进。他又引用教育部关于一流本科课程建设的实施意见中“课程管理与评价科学且可测量。教师备课要求明确，学生学习管理严格。①针对教学目标、教学内容、教学组织等采用多元化考核评价，②过程可回溯，③诊断改进积极有效。④教学过程材料完整，可借鉴可监督。”为标准，一以贯之地探索把“一流课程”建设作为专业认证的重要核心要素，落实到具体指标上，形成可量化、可监测、可评价的硬指标。在第三个部分，郝志峰校长谈到平视世界的国际化新思考之大师的培养，其中新工科的数学教学范式第四科研范式：数据密集型科学发现的结果是放弃对因果关系的渴求，更多关注相关关系。他首先他先树立乐我们的教育能够培养出大师的教育自信，谈到科研范式的变革，需要相应改变科研的思维方式、行为方式及组织方式。而其中，思维方式的改变有望带来宏观上的根本性改变。在科研思维方面，虽然传统的线性思维方式更直观、直接，容易入手，但复杂问题应该尝试使用非线性思维模式，才有机会产生新方法、新原理、新技术。当前，科研模式正在经历从单向到多向、从“中心化”到“去中心化”的发展，因此需要探索并建立具有共赢效应的“去中心化”的新的科研模式。透视美国的新工科数学课程，旨在培养学生的数学分析能力、数据获取与管理能力、数据挖掘能力以及商业思维。而后对比了我们卓越工程师教育培养计划2.0的大学数学课程的工程硕士学位点的改革与教学内容与课程体系，在电类学科中强化离散、淡化行列式；在化类学科中强化随机、淡化概率；在医类（生农林）中淡化连续技巧、强化连续思想和方法；在土建类学科中强化建模、突出数据科学，以适应一流本科教育中大学数学课程的体系与标准。
在用完中餐与稍事休息后，下午的第一场报告亦即本场的第七场报告是由高新兴创联科技有限公司的陈利军总裁的“车路协同路侧事件融合感知探索”。他以自己从事相关工作的角度介绍了重点路段雷视融合感知、长距离视频巡查感知探索技术，直观地比较了在路口的毫米波雷达视频感知、激光雷达感知和雷视融合感知技术用于路口的协同感知设施建造的成本、效能。同时陈利军总裁也介绍了路口协同感知设备相比较传统的地图导航而言不具备的优势，包括可以跨镜头追踪交通参与者，可实时进行拥堵、逆行违章违法拍摄判定、可以根据即时图像形成实时路况，具有判断车道抛洒物，团雾、烟火等物体的能力。他同时指出，雷视融合存在非静止复杂场景下道路信息精准重建的技术难点，包括单摄像机视野内小目标细节特征确缺失导致易跟丢目标；长距离目标追踪时区分度较小，容易发生ID切换或丢失的情况。
第八场报告是由广东省科学院的李辰潼所作的深度学习神经网络模型在人因工程中的应用，他以在实际交通、医疗、农业、养老等领域遇到的问题出发，结合神经网络的轨迹追踪分析、跨镜头追踪和实时近似结果比对等应用，也展示了作业人员行为规范识别、施工场地穿戴规范识别、人体健康异常行为识别等应用场景。同时，深度学习神经网络模型也能应用于智慧农业中如果实分割和检测算法，智慧意料中基于深度学习的病变部位检测和疾病预测技术。他也提到，现在存在基础研究工作中也存在不少有待突破的技术问题，例如如何利用现有硬件资源，以最小成本开展三维医疗数据处理；如何在少样本的训练基础上増广得到更多的特征，进而方便学习；如何针对不同的训练模型设置不同的训练技巧以最大程度提高训练速度，进而节省计算空间。最后，他介绍了他们团队的情况与取得的成绩。
第九场报告则是由佛山能源的王子缘博士的“粤港澳大湾区氢能产业发展现状”，他介绍了我国氢能产业发展政策趋势、粤港澳大湾区氢能产业发展情况、“氢能与智能制造的‘火花’”。我国国内氢能发展政策逐渐明朗，“碳达峰”“碳中和”双碳背景下可再生能源与氢能耦合发展前景广阔，科技部和发改委也重点专项支持部署氢能和燃料电池技术。在政策的支持下，有超过1/3央企积极围绕自身主业布局氢能产业；地方上也积极配合出台产业规划与政策，积极推进燃料电池汽车应用及加氢基础设施建设布局，抢抓发展机遇。而粤港澳大湾区氢能产业发展具有城市协同性高，分工明确，政策体系完善；产业链构建相对完善；车辆推广与加氢站建设规模逐步加大；华为、美的、广汽等500强龙头企业积极布局氢能。而佛山市也率先构建起完整氢能产业体系、具有全球首条商业运营氢能有轨电车示范线、氢能汽车推广1483辆、加氢站25座（占全国总数17%）。而在智能制造的介入下，在超高压氢气制造机、燃料电池系统及核心零部件、液氢装备等高端装备制造专业与高精度测试装备和产品智能产线等测试系统上能够为氢能发展积累先发优势。

在茶歇后，第十场报告是利元亨的杜义贤总经理的“锂电池生产装备的智能制造技术”。他介绍，传统的锂电池制造存在样本数量不高的缺陷、换型时间长和边云计算模式复杂的问题。而通过智能制造技术升级的锂电池生产装备，则可以通过高速高精度控制PA+振镜控制，三维五轴运动控制PTCP等方法，提高智能装备加工精度及生产效率。PSO激光焊接技术具有效率高，激光连续，焊缝均匀等优势。数字孪生技术则可以在在产品生产前集成多学科多物理量多尺度多概率的仿真技术，可用于工厂、产线、设备、零部件的仿真过程，包括数字可视化、模拟生产等仿真技术。而如何将锂电生产过程中的如预测性化成的产品工艺实现数字孪生呢？他为我们介绍了利元亨基友的电池模组与装配线，很好地实现了生产过程的仿真模拟。
第十一场报告则是由广东埃文低碳科技股份有限公司的高国辉总裁汇报的“埃文智碳宝及楼宇动力机房碳排放智能管理系统”。埃文是工业互联网标识服务提供商，也是工业互联网绿色供应链（绿码）标识体系二级节点平台建设单位。工业互联网绿码标识体系二级节点平台，已建成开放提供标识服务，并可应用到楼宇动力机房碳排放管理。埃文有专利产品智碳宝，相关工业物联网安全传输产品。他还介绍了提供碳排放智慧物联网sass服务的楼宇动力机房工业互联网碳排放管理系统架构。埃文低碳未来业务战略在于做深做透标识服务，让企业生产过程透明化，形成区块链、AI赋能的大数据Saas平台。作为服务中国碳中和的创新型企业，为园区、企业提供碳中和综合解决方案，为社会创造碳中和价值的创新型企业，埃文的主营产品有碳排放管理、CCER开发与碳排放权交易和新能源相关服务。
第十二场报告也是本次会议的最后一场报告则是由高德地图的吴泽驹总经理的交通运行精准施策实现碳中和、碳达峰的应用探索（以杭州市滨江区为例）。他介绍了曾经担任常务副支队长时的异常警情接入指挥系统，并分享了广州市公安局交警支队“互联网+信号灯”控制优化实验研究平台。根据2015年3月的中国主要城市交通分析报告，他介绍了城市拥堵与汽车污染排放研究情况，天气变化与城市拥堵相关关系，北京环路交通污染排放研究。面对日益严重的交通拥堵与污染，他也给出了他视角下的具有可行性的建议。他又以黄埔大道为例，结合日常的区域通勤分析将道路资源利用最大化作为治理方向，通过溯源分析，交通流量变化监测，实现道路综合治理与靶向治理。